בינה מלאכותית

בסיסי

מס’	מונח באנגלית	תרגום לעברית	הסבר קצר
1	Artificial Intelligence (AI)	בינה מלאכותית	תחום במדעי המחשב העוסק ביצירת מערכות המסוגלות לבצע משימות הדורשות אינטליגנציה אנושית.
2	Machine Learning (ML)	למידת מכונה	תת-תחום בבינה מלאכותית המאפשר למכונות ללמוד ולשפר ביצועים על בסיס נתונים.
3	Deep Learning	למידה עמוקה	סוג של למידת מכונה המשתמש ברשתות נוירונים עמוקות ללמידת דפוסים מורכבים.
4	Neural Network	רשת נוירונים	מודל חישובי המורכב מצמתים המחוברים ביניהם, המדמים את הפעילות של תאי עצב במוח.
5	Supervised Learning	למידה מפוקחת	שיטת למידה בה המודל לומד מנתונים מתויגים מראש.
6	Unsupervised Learning	למידה בלתי מפוקחת	שיטת למידה בה המודל לומד מנתונים לא מתויגים ומנסה למצוא מבנים בתוכם.
7	Reinforcement Learning	למידת חיזוק	שיטת למידה בה המודל לומד על ידי אינטראקציה עם הסביבה וקבלת משוב.
8	Dataset	מערך נתונים	אוסף של נתונים המשמש ללמידה ואימון מודלים.
9	Classification	סיווג	משימת למידת מכונה המיועדת להבחין בין קטגוריות שונות.
10	Regression	רגרסיה	משימת למידת מכונה המיועדת לחיזוי ערכים רציפים.
11	Feature	תכונה	מאפיין או מאפיינים של הנתונים המשמשים לאימון מודל.
12	Label	תווית	הערך המתויג של דוגמה בנתונים המשמש בלמידה מפוקחת.
13	Training	אימון	תהליך התאמת המודל לנתוני האימון.
14	Testing	בדיקה	הערכת ביצועי המודל על נתונים שלא ראה קודם.
15	Validation	אימות	תהליך כוונון המודל כדי למנוע התאמת יתר.
16	Overfitting	התאמת יתר	מצב בו המודל מתאים מדי לנתוני האימון ומבצע ביצועים גרועים על נתונים חדשים.
17	Underfitting	התאמת חסר	מצב בו המודל אינו מתאים מספיק לנתונים ואינו מבצע טוב גם על נתוני האימון.
18	Accuracy	דיוק	מדד לביצועי המודל, יחס התחזיות הנכונות מכלל הדוגמאות.
19	Loss Function	פונקציית הפסד	פונקציה המודדת את הטעות של המודל ומנחה את תהליך האימון.
20	Optimization	אופטימיזציה	תהליך מציאת הפרמטרים הטובים ביותר למודל.
21	Gradient Descent	ירידת מפל	אלגוריתם אופטימיזציה המשמש למינימיזציית פונקציית הפסד.
22	Learning Rate	קצב למידה	פרמטר השולט בגודל הצעדים באלגוריתם האופטימיזציה.
24	Batch	אצווה	קבוצת דוגמאות המשמשת לעדכון הפרמטרים של המודל באימון.
25	Activation Function	פונקציית הפעלה	פונקציה הקובעת את הפלט של נוירון ברשת נוירונים.
26	Sigmoid Function	פונקציית סיגמואיד	פונקציית הפעלה הממפה ערכים למספרים בין 0 ל-1.
27	ReLU (Rectified Linear Unit)	יחידה לינארית מתוקנת	פונקציית הפעלה נפוצה ברשתות נוירונים עמוקות.
28	Softmax	סופטמקס	פונקציה הממירה וקטור של מספרים להסתברויות סכום-1.
29	Hyperparameter	פרמטר-על	פרמטר שהמתכנת מגדיר לפני האימון (כמו קצב למידה).
30	Model Architecture	ארכיטקטורת מודל	המבנה או הפריסה של המודל (כמו מספר השכבות ברשת).
31	Convolutional Neural Network (CNN)	רשת נוירונים קונבולוציונית	סוג של רשת נוירונים המשמשת לעיבוד תמונות.
32	Recurrent Neural Network (RNN)	רשת נוירונים חוזרת	רשת נוירונים המתאימה לעיבוד סדרות זמן וטקסט.
33	Long Short-Term Memory (LSTM)	זיכרון קצר-ארוך טווח	סוג של RNN המאפשר זיכרון ארוך טווח.
34	Dropout	דרופאוט	טכניקה למניעת התאמת יתר על ידי כיבוי נוירונים אקראית בזמן האימון.
35	Backpropagation	התפשטות לאחור	אלגוריתם המשמש לעדכון משקלי הרשת באימון.
36	Precision	דיוק	יחס התחזיות הנכונות מתוך כל התחזיות החיוביות.
37	Recall	שליפה	יחס התחזיות הנכונות מתוך כל הדוגמאות החיוביות האמיתיות.
38	F1 Score	מדד F1	הממוצע ההרמוני של Precision ו-Recall.
39	Confusion Matrix	מטריצת בלבול	טבלה המציגה את ביצועי המודל בסיווג.
40	K-Nearest Neighbors (KNN)	השכן הקרוב ביותר	אלגוריתם סיווג המבוסס על קרבת הדוגמאות.
41	Decision Tree	עץ החלטה	מודל סיווג או רגרסיה המבוסס על סדרת החלטות.
42	Random Forest	יער אקראי	אלגוריתם המשלב מספר עצי החלטה לשיפור הביצועים.
43	Support Vector Machine (SVM)	מכונת וקטורים תומכים	אלגוריתם סיווג המבוסס על מציאת המפריד הטוב ביותר בין קטגוריות.
44	Clustering	אשכולות	משימה של קיבוץ נתונים דומים יחד ללא תוויות.
45	K-Means	K-ממוצעים	אלגוריתם אשכולות המחלק נתונים ל-K קבוצות על בסיס קרבה.
46	Principal Component Analysis (PCA)	ניתוח מרכיבים עיקריים	טכניקה להורדת מימדיות הנתונים תוך שמירת השונות.
47	Dimensionality Reduction	הורדת מימדיות	תהליך של הקטנת מספר התכונות בנתונים.
48	Anomaly Detection	גילוי חריגות	זיהוי נתונים החורגים מההתנהגות הרגילה.
49	Natural Language Processing (NLP)	עיבוד שפה טבעית	תחום העוסק בעיבוד וניתוח טקסט ושפה אנושית.
50	Tokenization	טוקניזציה	חלוקת טקסט למילים או משפטים נפרדים.
51	Bag of Words	שק מילים	ייצוג טקסט כסט של מילים ללא סדר או הקשר.
52	Word Embedding	הטמעת מילים	ייצוג מילים כווקטורים במספרים לשמירת הקשרים ביניהן.
53	Word2Vec	Word2Vec	מודל ליצירת הטמעות מילים המבוסס על רשת נוירונים.
54	Sentiment Analysis	ניתוח סנטימנט	זיהוי רגשות או עמדות בטקסט.
55	Language Model	מודל שפה	מודל החוזה את המילה הבאה בטקסט.
56	Computer Vision	ראייה ממוחשבת	תחום העוסק בעיבוד וניתוח תמונות ווידאו.
57	Object Detection	זיהוי אובייקטים	זיהוי ומיקום אובייקטים בתוך תמונה.
58	Image Classification	סיווג תמונות	זיהוי הקטגוריה או התוכן של תמונה.
59	Data Preprocessing	קדם עיבוד נתונים	הכנת הנתונים לפני האימון, כולל ניקוי ותקנון.
60	Normalization	נרמול	התאמת הנתונים לטווח סטנדרטי.
61	One-Hot Encoding	קידוד One-Hot	המרת קטגוריות למערך בינארי לייצוג בנתונים.
62	Cross-Validation	הצלבה	שיטה להערכת ביצועי מודל על ידי חלוקת הנתונים לחלקי אימון ובדיקה.
63	Bias	הטיה	טעות הנובעת מהנחות פשטות במודל.
64	Variance	שונות	מידת השינוי בתוצאות המודל על פני נתוני אימון שונים.
65	Bias-Variance Tradeoff	פשרה בין הטיה לשונות	האיזון בין פשטות המודל ליכולתו להתאים לנתונים.
66	Hyperparameter Tuning	כוונון פרמטרי על	תהליך של מציאת הערכים האופטימליים לפרמטרי העל.
67	Grid Search	חיפוש רשת	שיטה לבדיקת קומבינציות שונות של פרמטרים.
68	Random Search	חיפוש אקראי	שיטה לבחירת פרמטרים אקראית מתוך הטווחים המוגדרים.
69	Transfer Learning	למידה מעבירה	שימוש במודל מאומן על משימה אחת לשיפור ביצועים במשימה אחרת.
70	Ensemble Learning	למידת אנסמבל	שילוב מספר מודלים לשיפור הדיוק והיציבות.
71	Bagging	באגינג	שיטה בלמידת אנסמבל המבוססת על אימון מודלים שונים על מדגמי נתונים.
72	Boosting	בוסטינג	שיטה בלמידת אנסמבל המשלבת מודלים חלשים למודל חזק יותר.
73	AdaBoost	אדאבוסט	אלגוריתם בוסטינג המתאים משקלים לדוגמאות קשות לסיווג.
74	Gradient Boosting	בוסטינג גרדיאנט	אלגוריתם בוסטינג המשתמש בשגיאות המודל הקודם לשיפור הבא.
75	XGBoost	XGBoost	יישום מהיר ויעיל של Gradient Boosting.
76	Feature Selection	בחירת תכונות	תהליך של בחירת התכונות החשובות ביותר לנתונים.
77	Regularization	רגולריזציה	טכניקה למניעת התאמת יתר על ידי הוספת עונש לפונקציית הפסד.
78	L1 Regularization (Lasso)	רגולריזציית L1	רגולריזציה המבוססת על סכום הערכים המוחלטים של המשקלים.
79	L2 Regularization (Ridge)	רגולריזציית L2	רגולריזציה המבוססת על סכום הריבועים של המשקלים.
80	Early Stopping	עצירה מוקדמת	טכניקה להפסקת האימון כאשר הביצועים על נתוני האימות מפסיקים להשתפר.
81	Momentum	מומנטום	שיפור באלגוריתם ירידת מפל המאפשר צעדים גדולים יותר בכיוון הנכון.
82	Adam Optimizer	אופטימיזציית אדם	אלגוריתם אופטימיזציה מתקדמת המשמש באימון רשתות נוירונים.
83	Siamese Network	רשת סיאמית	רשת נוירונים בעלת שני ענפים זהים המשמשת להשוואת דמיון.
84	Autoencoder	אוטו-מקודד	רשת נוירונים המשמשת לקידוד ופענוח נתונים לצורך הורדת מימדיות או גילוי חריגות.
85	Generative Model	מודל יוצר	מודל הלומד את ההסתברות המשותפת של הנתונים ויכול לייצר דוגמאות חדשות.
86	Discriminative Model	מודל מבחין	מודל הלומד את הגבול בין הקטגוריות השונות בנתונים.
87	GAN (Generative Adversarial Network)	רשת יריבות גנרטיבית	מודל המשלב שני רשתות, גנרטור ומבחין, ליצירת נתונים חדשים.
88	Data Augmentation	הרחבת נתונים	שיטות ליצירת דוגמאות חדשות מנתונים קיימים.
89	Zero-shot Learning	למידה ללא דוגמאות	למידה המאפשרת למודל לזהות קטגוריות שלא ראה באימון.
90	One-shot Learning	למידה עם דוגמה אחת	למידה המאפשרת למודל ללמוד קטגוריה חדשה מדוגמה אחת בלבד.
91	Few-shot Learning	למידה עם מעט דוגמאות	למידה המאפשרת למודל ללמוד מקטגוריות עם מעט דוגמאות.
92	Fine-tuning	כוונון עדין	התאמת מודל מאומן למשימה חדשה באמצעות אימון נוסף.
93	Epoch	אפוק	מעבר אחד על כל מערך הנתונים באימון.
94	Batch Normalization	נרמול אצווה	טכניקה לייצוב האימון על ידי נרמול פלט השכבות.
95	Perceptron	פרספטורון	המודל הבסיסי ביותר של נוירון מלאכותי.
96	Logarithmic Loss (Log Loss)	הפסד לוגריתמי	פונקציית הפסד המשמשת בסיווג בינארי.
97	Softmax Regression	רגרסיית סופטמקס	הרחבה של רגרסיה לוגיסטית לסיווג רב-קטגורי.
99	BLEU Score	ציון BLEU	מדד להערכת איכות תרגום מכונה.
100	Gradient Vanishing	היעלמות גרדיאנט	בעיה ברשתות עמוקות בה הגרדיאנט קטן מדי ואינו מאפשר למידה.

בינוני

מס’	מונח באנגלית	תרגום לעברית	הסבר קצר
101	Attention Mechanism	מנגנון קשב	טכניקה המאפשרת למודל להתמקד בחלקים חשובים של הקלט.
102	Transformer Model	מודל טרנספורמר	ארכיטקטורה מבוססת קשב ללמידת רצפים, נפוץ ב-NLP.
103	BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)	BERT	מודל שפה פרה-טריינד המשמש למשימות NLP שונות.
104	GPT (Generative Pre-trained Transformer)	GPT	מודל שפה גנרטיבי המבוסס על טרנספורמר.
105	Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq)	מודל רצף-לרצף	מודל הממיר רצף קלט לרצף פלט, כמו בתרגום מכונה.
106	Encoder	מקודד	חלק ממודל Seq2Seq המייצג את הקלט לוקטור פנימי.
107	Decoder	מפענח	חלק ממודל Seq2Seq הממיר את הוקטור הפנימי לפלט.
108	Beam Search	חיפוש אלומה	אלגוריתם לחיפוש הטוב ביותר במרחב האפשרויות במודלי NLP.
109	Named Entity Recognition (NER)	זיהוי ישויות נקובות	משימה ב-NLP לזיהוי ומיון ישויות בטקסט.
110	Part-of-Speech Tagging (POS)	תיוג חלקי דיבור	זיהוי התפקיד הדקדוקי של מילים בטקסט.
111	Word Sense Disambiguation	הבהרת משמעות מילים	זיהוי המשמעות הנכונה של מילה בעלת מספר משמעויות.
112	Topic Modeling	מודל נושאים	זיהוי נושאים מרכזיים בקורפוס טקסטים.
113	Latent Dirichlet Allocation (LDA)	הקצאה דיריכלט סמויה	אלגוריתם למידת נושאים בנתונים.
114	Collaborative Filtering	סינון שיתופי	שיטה להמלצה על פריטים על בסיס העדפות משתמשים דומים.
115	Content-Based Filtering	סינון מבוסס תוכן	שיטה להמלצה על פריטים על בסיס מאפייני הפריטים עצמם.
116	Recommender System	מערכת המלצה	מערכת המציעה למשתמשים פריטים שעשויים לעניין אותם.
117	Knowledge Graph	גרף ידע	ייצוג מידע כמערכת של ישויות וקשרים ביניהן.
118	Ontology	אונטולוגיה	ייצוג פורמלי של ידע בתחום מסוים.
119	Markov Decision Process (MDP)	תהליך החלטה מרקובי	מודל מתמטי לתיאור החלטות ברצף במצבי אי-ודאות.
120	Policy (Reinforcement Learning)	מדיניות	פונקציה הקובעת את הפעולה שהסוכן יבצע במצב נתון.
121	Value Function	פונקציית ערך	פונקציה המעריכה את הערך המצטבר הצפוי ממצב או פעולה.
122	Q-Learning	למידת Q	אלגוריתם בלמידת חיזוק הלומד את פונקציית הערך של פעולות.
123	Bellman Equation	משוואת בלמן	משוואה בסיסית בלמידת חיזוק הקושרת בין ערכי מצבים.
124	Monte Carlo Methods	שיטות מונטה קרלו	שיטות סטוכסטיות לחישוב ערכים על ידי דגימה אקראית.
125	Policy Gradient	גרדיאנט מדיניות	שיטה בלמידת חיזוק לאופטימיזציית המדיניות ישירות.
126	Actor-Critic Method	שיטת שחקן-מבקר	גישה בלמידת חיזוק המשלבת בין מדיניות לפונקציית ערך.
127	Proximal Policy Optimization (PPO)	אופטימיזציית מדיניות פרוקסימלית	אלגוריתם בלמידת חיזוק לשיפור יציבות האימון.
128	Generative Adversarial Networks (GANs)	רשתות יריבות גנרטיביות	מודל המשלב גנרטור ומבחין ליצירת נתונים מציאותיים.
129	Discriminator	מבחין	חלק ב-GAN המנסה להבחין בין נתונים אמיתיים למזויפים.
130	Generator	גנרטור	חלק ב-GAN היוצר נתונים חדשים הדומים לאמיתיים.
131	Variational Autoencoder (VAE)	אוטו-מקודד וריאציוני	מודל גנרטיבי המבוסס על אוטו-מקודד והסתברות.
132	Style Transfer	העברת סגנון	טכניקה לשילוב סגנון של תמונה אחת עם תוכן של אחרת.
133	Semantic Segmentation	חלוקה סמנטית	משימה של זיהוי וסימון כל פיקסל בתמונה לקטגוריה.
134	Instance Segmentation	חלוקת מופעים	זיהוי וסימון כל אובייקט בודד בתמונה.
135	Object Tracking	מעקב אובייקטים	מעקב אחר תנועה של אובייקטים בווידאו.
136	Optical Flow	זרימה אופטית	שיטה למדידת תנועה של פיקסלים בין פריימים.
137	Transfer Learning	למידה מעבירה	שימוש במודל מאומן למשימה אחת למשימה אחרת.
138	Multi-Task Learning	למידה מרובת משימות	אימון מודל אחד למספר משימות במקביל.
139	Semi-Supervised Learning	למידה חצי-מפוקחת	שילוב של נתונים מתויגים ולא מתויגים באימון.
140	Self-Supervised Learning	למידה עצמית מפוקחת	למידה בה המודל מייצר תוויות מנתונים לא מתויגים.
141	Meta-Learning	מטא-למידה	למידה של איך ללמוד; מודלים הלומדים לשפר את עצמם.
142	Curriculum Learning	למידת תוכנית לימודים	אימון מודל על משימות פשוטות לפני מורכבות.
143	Catastrophic Forgetting	שכחה קטסטרופלית	איבוד ידע קודם בעת אימון על משימות חדשות.
144	Continual Learning	למידה מתמשכת	למידה בה המודל מתעדכן עם נתונים חדשים מבלי לשכוח ידע קודם.
145	Federated Learning	למידה מאוחדת	אימון מודלים על נתונים מבוזרים מבלי לשתף נתונים גולמיים.
146	Privacy-Preserving Learning	למידה משמרת פרטיות	שיטות למידה המגינות על פרטיות הנתונים.
147	Differential Privacy	פרטיות דיפרנציאלית	מסגרת למתן ערבויות לפרטיות המשתתפים בנתונים.
148	Explainable AI (XAI)	בינה מלאכותית מוסברת	שיטות להבנת החלטות של מודלי AI מורכבים.
149	SHAP Values	ערכי SHAP	שיטה לכימות תרומת כל תכונה להחלטת המודל.
150	LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)	LIME	אלגוריתם המסביר תחזיות של מודלים מורכבים באופן מקומי.
151	Attention Map	מפת קשב	ייצוג גרפי של האזורים בהם המודל מתמקד.
152	Adversarial Example	דוגמה יריבותית	קלט שונה במעט מהקלט המקורי אך גורם למודל לטעות.
153	Adversarial Training	אימון יריבותי	שיטה לשיפור עמידות המודל בפני התקפות יריבותיות.
154	Data Imbalance	חוסר איזון נתונים	מצב בו יש יותר דוגמאות מקטגוריה אחת מאשר אחרת.
155	SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)	SMOTE	טכניקה להתמודדות עם חוסר איזון על ידי יצירת דוגמאות סינתטיות.
156	Cross Entropy Loss	הפסד אנטרופיה צולבת	פונקציית הפסד נפוצה בסיווג רב-קטגורי.
157	Batch Size	גודל אצווה	מספר הדוגמאות המשמשות בעדכון אחד של המודל באימון.
158	Learning Rate Decay	דעיכת קצב למידה	הפחתת קצב הלמידה במהלך האימון לשיפור התכנסות.
159	Early Stopping	עצירה מוקדמת	עצירת האימון כאשר הביצועים מפסיקים להשתפר.
160	Weight Initialization	אתחול משקלים	הגדרת ערכי התחלה למשקלי המודל לפני האימון.
161	Xavier Initialization	אתחול זאבייר	שיטת אתחול משקלים לשיפור התכנסות הרשת.
162	He Initialization	אתחול ה	שיטת אתחול משקלים המתאימה לרשתות עם פונקציות ReLU.
163	Sparse Data	נתונים דלילים	מערכי נתונים בהם רוב הערכים הם אפסים.
164	Embedding Layer	שכבת הטמעה	שכבה ברשת נוירונים המשמשת למיפוי קטגוריות לווקטורים.
165	Capsule Network	רשת קפסולות	סוג של רשת נוירונים המנסה לשמר מידע מרחבי.
166	U-Net	U-Net	ארכיטקטורת רשת למשימות חלוקה סמנטית בתמונות.
167	ResNet (Residual Network)	רשת שיורית	ארכיטקטורה המשתמשת בקשרים קצרים להתגברות על בעיית הגרדיאנט.
168	Inception Network	רשת Inception	ארכיטקטורה המשלבת מסננים בגדלים שונים בשכבה אחת.
169	MobileNet	MobileNet	ארכיטקטורה יעילה של רשת נוירונים למכשירים ניידים.
170	Fine-Grained Classification	סיווג עדין	סיווג בין קטגוריות דומות מאוד זו לזו.
171	Few-Shot Learning	למידה עם מעט דוגמאות	למידה שבה יש מעט דוגמאות לאימון בכל קטגוריה.
172	Zero-Shot Learning	למידה ללא דוגמאות	למידה המאפשרת סיווג קטגוריות שלא נראו באימון.
173	OpenAI	OpenAI	ארגון מחקר בתחום הבינה המלאכותית.
174	Cognitive Computing	מחשוב קוגניטיבי	שימוש במחשבים לחיקוי תהליכים קוגניטיביים אנושיים.
175	Robotics	רובוטיקה	שילוב AI במערכות רובוטיות לביצוע משימות פיזיות.
176	Autonomous Vehicles	כלי רכב אוטונומיים	כלי רכב המסוגלים לנהוג ללא התערבות אנושית.
177	Swarm Intelligence	אינטליגנציית נחיל	תופעות קולקטיביות של מערכות מבוזרות ופשוטות.
178	Edge AI	בינה מלאכותית בקצה	הרצת מודלי AI במכשירי קצה במקום בענן.
179	Neural Architecture Search (NAS)	חיפוש ארכיטקטורת רשת	אוטומציה של תהליך עיצוב ארכיטקטורות רשתות נוירונים.
180	Bayesian Networks	רשתות בייסיאניות	מודלים גרפיים הסתברותיים המייצגים משתנים וקשריהם.
181	Markov Chain	שרשרת מרקוב	מודל מתמטי המתאר מערכת הנעה בין מצבים עם הסתברויות מעבר.
182	Hidden Markov Model (HMM)	מודל מרקוב חבוי	מודל סטטיסטי המשמש לניתוח סדרות זמן.
183	Ensemble Methods	שיטות אנסמבל	שילוב מספר מודלים לשיפור הביצועים והיציבות.
184	Gradient Boosting Machines (GBM)	מכונות בוסטינג גרדיאנט	אלגוריתמים המשלבים מודלים פשוטים בצורה אדיטיבית.
185	Stochastic Gradient Descent (SGD)	ירידת מפל סטוכסטית	וריאציה של גרדיאנט דסנט המשתמשת באצוות קטנות.
186	Max Pooling	מקסימום פולינג	פעולה ברשתות נוירונים להקטנת מימדי הפלט על ידי בחירת הערך המקסימלי.
187	Average Pooling	ממוצע פולינג	פעולה ברשתות נוירונים הממוצעת את ערכי הפלט.
188	Data Lake	אגם נתונים	מאגר גדול של נתונים גולמיים ולא מובנים.
189	Big Data	נתוני עתק	מערכי נתונים גדולים ומורכבים.
190	Hadoop	Hadoop	פלטפורמה לעיבוד ואחסון נתונים גדולים.
191	Spark	Spark	מנוע לעיבוד נתונים מהיר בזיכרון.
192	Flink	Flink	פלטפורמה לעיבוד נתונים בזמן אמת ובאצוות.
193	MapReduce	MapReduce	מודל לתכנות לעיבוד נתונים גדולים מבוזרים.
194	Dimensionality Curse	קללת הממדיות	בעיות הנובעות ממספר גדול של תכונות בנתונים.
195	Multi-Collinearity	רב-קולינאריות	מצב בו תכונות בנתונים קשורות זו לזו באופן חזק.
196	Ensemble Averaging	ממוצע אנסמבל	שיטה לשילוב מודלים על ידי ממוצע התחזיות.
197	Stacking	ערימה	שילוב מודלים על ידי שימוש במודל נוסף הלומד משילוב התחזיות.
198	Blending	ערבוב	שיטה דומה לסטאקינג אך משתמשת בחלוקת נתונים שונה.
199	Bagging	באגינג	יצירת מדגמי נתונים שונים ואימון מודלים נפרדים עליהם.
200	Cross Entropy	אנטרופיה צולבת	מדד לשוני בין שתי התפלגויות הסתברות.

מתקדם

מס’	מונח באנגלית	תרגום לעברית	הסבר קצר
201	Capsule Networks	רשתות קפסולה	רשתות נוירונים המנסות לשמר יחסים מרחביים בין תכונות.
202	Self-Attention Mechanism	מנגנון קשב עצמי	טכניקה המאפשרת לכל חלק בקלט להתייחס לחלקים אחרים.
203	BERT Model	מודל BERT	מודל שפה עמוק המבוסס על טרנספורמרים דו-כיווניים.
204	GPT-3	GPT-3	מודל שפה גדול וגנרטיבי עם 175 מיליארד פרמטרים.
205	Transformers	טרנספורמרים	ארכיטקטורת מודלים המבוססת על קשב ולא על רשתות חוזרות.
206	Masked Language Modeling	מודל שפה עם הסתרה	משימת אימון בה חלק מהמילים מוסתרות והמודל צריך לנחשן.
207	Next Sentence Prediction	חיזוי המשפט הבא	משימה בה המודל מנבא אם שני משפטים עוקבים בטקסט.
208	Multi-Head Attention	קשב רב-ראשי	שיטה בטרנספורמרים המאפשרת למודל להתמקד במיקומים שונים.
209	Positional Encoding	קידוד מיקומי	הוספת מידע על מיקום המילים ברצף בטרנספורמרים.
210	Bidirectional Models	מודלים דו-כיווניים	מודלים המתחשבים בהקשר משני הצדדים של המילה.
211	Text Generation	יצירת טקסט	שימוש במודלים ליצירת טקסט חדש ואוטומטי.
212	StyleGAN	StyleGAN	רשת גנרטיבית ליצירת תמונות מציאותיות במיוחד.
213	CycleGAN	CycleGAN	רשת המאפשרת המרה בין שני סגנונות ללא נתונים מתויגים.
214	Deepfake	זיוף עמוק	שימוש ב-AI ליצירת תוכן מדיה מזויף אך מציאותי.
215	Knowledge Distillation	זיקוק ידע	תהליך בו מודל קטן לומד ממודל גדול יותר.
216	Neural Turing Machine	מכונת טיורינג נוירונית	מודל המשלב רשתות נוירונים עם זיכרון חיצוני.
217	Differentiable Programming	תכנות ניתן לגזירה	גישה המאפשרת למידת פרמטרים בתוכניות באמצעות גרדיאנטים.
218	Graph Neural Networks (GNN)	רשתות נוירונים גרפיות	מודלים המטפלים בנתונים המיוצגים כגרפים.
219	Message Passing	העברת הודעות	תהליך ברשתות נוירונים גרפיות להעברת מידע בין צמתים.
220	Capsule Network	רשת קפסולה	רשת נוירונים המנסה לשמר מידע היררכי ומרחבי.
221	Sparse Coding	קידוד דליל	ייצוג נתונים כקומבינציה לינארית של בסיס דליל.
222	Manifold Learning	למידת יריעות	טכניקות לחקר המבנה הגיאומטרי של הנתונים.
223	Gaussian Processes	תהליכים גאוסיים	מודל הסתברותי להסקת פונקציות באמצעות התפלגויות.
224	Variational Inference	הסקה וריאציונית	שיטה מקורבת להסיק התפלגויות במודלים מורכבים.
225	Markov Chain Monte Carlo (MCMC)	מונטה קרלו בשרשרת מרקוב	שיטה סטטיסטית לדגימת התפלגויות מורכבות.
226	Normalizing Flows	זרימות מנרמלות	מודלים המאפשרים שינוי התפלגויות בעזרת טרנספורמציות הפיכות.
227	Energy-Based Models	מודלים מבוססי אנרגיה	מודלים המגדירים פונקציית אנרגיה לנתונים ומחפשים מינימום.
228	Self-Supervised Learning	למידה עצמית מפוקחת	למידה בה המודל יוצר תוויות משלו מנתונים לא מתויגים.
229	Contrastive Learning	למידה ניגודית	למידה המבוססת על הפרדת דוגמאות דומות ושונות.
230	SimCLR	SimCLR	מסגרת ללמידה ניגודית של ייצוגים ויזואליים.
231	Graph Embeddings	הטמעות גרף	ייצוג צמתים בגרף כווקטורים במרחב רציף.
232	Federated Learning	למידה מאוחדת	אימון מודלים על נתונים מבוזרים מבלי לשתף נתונים גולמיים.
233	Adversarial Machine Learning	למידת מכונה יריבותית	חקר חולשות מודלי AI ודרכי התקפתם.
234	Poisoning Attack	התקפת הרעלה	שינוי נתוני האימון כדי לפגוע בביצועי המודל.
235	Evasion Attack	התקפת התחמקות	יצירת קלט הגורם למודל לטעות בזמן הרצה.
236	Privacy-Preserving Machine Learning	למידת מכונה משמרת פרטיות	שיטות למידת מכונה המגינות על פרטיות הנתונים.
237	Homomorphic Encryption	הצפנה הומומורפית	הצפנה המאפשרת חישובים על נתונים מוצפנים.
238	Secure Multi-Party Computation	חישוב רב-צדדי מאובטח	חישוב משותף בין מספר צדדים ללא חשיפת נתונים.
239	Quantum Machine Learning	למידת מכונה קוונטית	שימוש במחשבים קוונטיים ללמידת מכונה.
240	Quantum Computing	מחשוב קוונטי	תחום המשתמש בתופעות קוונטיות לביצוע חישובים.
241	Neuromorphic Computing	מחשוב נוירומורפי	עיצוב חומרה המדמה את המוח האנושי.
242	Spiking Neural Networks	רשתות נוירונים ספייקינג	מודלים המדמים את פעילות הנוירונים במוח באופן מדויק יותר.
243	Edge Computing	מחשוב קצה	עיבוד נתונים קרוב למקור הנתונים כדי להפחית השהייה.
244	AutoML	למידת מכונה אוטומטית	אוטומציה של תהליכי למידת מכונה, כולל בחירת מודל וכוונון פרמטרים.
245	Neural Architecture Search (NAS)	חיפוש ארכיטקטורת רשת	אוטומציה של תהליך עיצוב ארכיטקטורת רשתות נוירונים.
246	Hyperparameter Optimization	אופטימיזציית פרמטרי על	תהליך מציאת הערכים האופטימליים לפרמטרי העל של המודל.
247	Bayesian Optimization	אופטימיזציה בייסיאנית	שיטה לאופטימיזציית פונקציות יקרות להערכה.
248	Multi-Agent Systems	מערכות מרובות סוכנים	מודלים הכוללים מספר סוכנים הפועלים בסביבה משותפת.
249	Swarm Intelligence	אינטליגנציית נחיל	התנהגות קולקטיבית של מערכות מבוזרות ופשוטות.
250	Evolutionary Algorithms	אלגוריתמים אבולוציוניים	אלגוריתמים המבוססים על תהליכי אבולוציה ביולוגיים.
251	Genetic Algorithm	אלגוריתם גנטי	אלגוריתם אבולוציוני המשתמש במנגנוני בחירה ומוטציה.
252	Particle Swarm Optimization	אופטימיזציית נחיל חלקיקים	אלגוריתם אבולוציוני המבוסס על תנועת חלקיקים במרחב הפתרונות.
253	Memetic Algorithm	אלגוריתם מימטי	שילוב של אלגוריתמים אבולוציוניים עם שיטות אופטימיזציה מקומיות.
254	Neuroevolution	אבולוציית רשתות נוירונים	שימוש באלגוריתמים אבולוציוניים לעיצוב ואימון רשתות נוירונים.
255	Hypernetworks	היפר-רשתות	רשתות נוירונים היוצרות משקלים לרשתות אחרות.
256	Dynamic Neural Networks	רשתות נוירונים דינמיות	רשתות המסוגלות לשנות את מבנן במהלך האימון או ההרצה.
257	Continual Learning	למידה מתמשכת	למידה המתמשכת לאורך זמן תוך שמירה על ידע קודם.
258	Lifelong Learning	למידה לכל החיים	מושג דומה ללמידה מתמשכת, מדגיש את הצורך בלמידה מתמדת.
259	Catastrophic Forgetting	שכחה קטסטרופלית	אובדן ידע קודם בעת למידת מידע חדש.
260	Elastic Weight Consolidation (EWC)	איחוד משקלות אלסטי	שיטה להפחתת שכחה קטסטרופלית בלמידה מתמשכת.
261	Knowledge Replay	שחזור ידע	שימוש בדוגמאות מהעבר כדי למנוע שכחה של ידע קודם.
262	Active Learning	למידה פעילה	גישה בה המודל בוחר את הדוגמאות המועילות ביותר לאימון.
263	Few-Shot Learning	למידה עם מעט דוגמאות	למידה בה המודל מסוגל ללמוד מקטגוריות עם מעט דוגמאות.
264	One-Shot Learning	למידה עם דוגמה אחת	למידה של קטגוריה חדשה מדוגמה אחת בלבד.
265	Zero-Shot Learning	למידה ללא דוגמאות	למידה המאפשרת למודל לזהות קטגוריות שלא ראה באימון.
266	Generative Pre-trained Transformer (GPT)	GPT	משפחת מודלי שפה גנרטיביים המבוססים על טרנספורמרים.
267	Multimodal Learning	למידה רב-מודאלית	למידה המשלבת מספר סוגי נתונים כמו תמונה וטקסט.
268	Visual Question Answering (VQA)	מענה על שאלות חזותיות	מודלים המנתחים תמונה ועונים על שאלות לגביה.
269	Image Captioning	כתיבת כיתובים לתמונות	מודלים היוצרים תיאור טקסטואלי לתמונה.
270	Reinforcement Learning from Human Feedback	למידת חיזוק ממשוב אנושי	שיפור מודלים על ידי התחשבות במשוב מהמשתמשים.
271	Hierarchical Reinforcement Learning	למידת חיזוק היררכית	למידה של מדיניות ברמות שונות של פירוט.
272	Intrinsic Motivation	מוטיבציה פנימית	שימוש בתגמולים פנימיים לקידום חקירה בלמידת חיזוק.
273	Meta-Reinforcement Learning	מטא-למידת חיזוק	למידה של איך ללמוד מדיניות יעילה יותר במשימות חדשות.
274	Model-Based Reinforcement Learning	למידת חיזוק מבוססת מודל	שימוש במודל של הסביבה כדי לתכנן פעולות.
275	Model-Free Reinforcement Learning	למידת חיזוק ללא מודל	למידה ישירה של מדיניות ללא מודל של הסביבה.
276	Sim-to-Real Transfer	העברה מסימולציה למציאות	אימון מודלים בסימולציה ויישומם בעולם האמיתי.
277	Digital Twins	תאומים דיגיטליים	מודלים דיגיטליים המדמים מערכות פיזיות.
278	Explainable AI (XAI)	בינה מלאכותית מוסברת	פיתוח מודלים שניתן להבין את החלטותיהם.
279	Counterfactual Explanation	הסבר נגד-עובדתי	הסבר המבוסס על שינוי מינימלי בכניסה לשינוי התוצאה.
280	Fairness in AI	הוגנות ב-AI	הבטחת שהמודלים אינם מפלים קבוצות מסוימות.
281	Bias Mitigation	הפחתת הטיה	שיטות להפחתת הטיות במודלים ובנתונים.
282	Ethical AI	בינה מלאכותית אתית	שימוש ב-AI בצורה העומדת בסטנדרטים מוסריים.
283	AI Governance	ממשל בינה מלאכותית	ניהול ופיקוח על שימוש ב-AI בארגונים.
284	AI Safety	בטיחות ב-AI	הבטחת שה-AI אינו גורם נזק או סיכון.
285	AI Alignment	התאמת AI	הבטחת שהמטרות של ה-AI מתאימות לאלו של בני האדם.
286	Singularity	סינגולריות	נקודה בה התפתחות ה-AI מובילה לשינויים רדיקליים בחברה.
287	AGI (Artificial general intelligence)	בינה מלאכותית כללית	AI עם יכולות כלליות כמו של אדם.
288	Superintelligence	סופר אינטליגנציה	אינטליגנציה החורגת בהרבה מזו האנושית.
289	Consciousness in AI	תודעה ב-AI	השאלה האם AI יכול לפתח תודעה.
290	Neuromorphic Hardware	חומרה נוירומורפית	חומרה המדמה את מבנה ותפקוד המוח.
291	Reservoir Computing	מחשוב מאגר	גישה לרשתות נוירונים עם שכבה חבויה קפואה.
292	Liquid Neural Networks	רשתות נוירונים נוזליות	רשתות עם מבנה דינמי המשנות את עצמן בזמן אמת.
293	Transformer-XL	Transformer-XL	מודל טרנספורמר עם יכולת לזכור הקשרים ארוכים.
294	Neural ODEs (Ordinary Differential Equations)	משוואות דיפרנציאליות נוירוניות	רשתות נוירונים המנוסחות כמשוואות דיפרנציאליות.
295	Fourier Neural Operator	אופרטור נוירוני פורייה	מודל ללמידת משוואות דיפרנציאליות חלקיות.
296	AI Ethics Guidelines	הנחיות אתיקה ל-AI	מסמכים המגדירים עקרונות לשימוש אחראי ב-AI.
297	AI Winter	חורף AI	תקופות של ירידה במימון והתעניינות ב-AI.
298	AI Accelerator	מאיץ AI	חומרה ייעודית להרצת מודלי AI במהירות גבוהה.
299	Edge AI	בינה מלאכותית בקצה	הרצת מודלי AI במכשירי קצה במקום בענן.
300	TinyML	TinyML	למידת מכונה על מכשירים קטנים עם משאבים מוגבלים.